transformation 和actions的区别是什么？

不要说话啊啊 2016-09-14 04:27:24

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奔跑的路 2016-09-14

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这是什么问题，难到不是应该去查字典？

spark本文将为您介绍一款强大的大数据处理工具——Spark。它以独特的火苗形象，为大数据处理提供了快速、通用和可扩展的能力。本文将围绕Spark的基本概念、使用方法和功能进行讲解，帮助您快速上手Spark。知识领域：大数据处理、Scala编程、SparkContext、RDD、actions 技术关键词：Spark、大数据、Scala、SparkContext、RDD、actions 内容关键词：火苗、数据片段、Transformation、Actions、应用程序用途：Spark适用于希望利用它来处理大量数据的开发者，它提供了快速、通用和可扩展的数据处理能力。 Spark就像一个神奇的火苗，它可以把我们的数据变成熊熊燃烧的火焰。但是，我们需要一个叫做SparkContext的小助手来点燃这个火苗。在Spark的世界里，一切都是由小小的数据片段组成的，这些小片段被称为RDD（弹性分布式数据集）。我们可以把RDD看作是火苗上的小火花，它们可以被迅速传递和处理。接下来，我们需要用一种叫做actions的东西来把我们的数据点燃。这就像给火苗添加燃料，让它们燃烧得更加旺盛。Spark

第1章 Spark简介 1.1 Spark是什么 1.2 Spark生态系统BDAS 1.3 Spark架构 1.4 Spark分布式架构与单机多核架构的异同 1.5 Spark的企业级应用 1.5.1 Spark在Amazon中的应用 1.5.2 Spark在Yahoo！的应用 1.5.3 Spark在西班牙电信的应用 1.5.4 Spark在淘宝的应用 1.6 本章小结第2章 Spark集群的安装与部署 2.1 Spark的安装与部署 2.1.1 在Linux集群上安装与配置Spark 2.1.2 在Windows上安装与配置Spark 2.2 Spark集群初试 2.3 本章小结第3章 Spark计算模型 3.1 Spark程序模型 3.2 弹性分布式数据集 3.2.1 RDD简介 3.2.2 RDD与分布式共享内存的异同 3.2.3 Spark的数据存储 3.3 Spark算子分类及功能 33.3.1 Value型Transformation算子 3.3.2 Key-Value型Transformation算子 3.3.3 Actions算子 3.4 本章小结

1、ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以掌握一个ETL工具的使用，必不可少。Kettle作为ETL工具是非常强大和方便的。Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。Kettle中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。2、Clickhouse 是俄罗斯的“百度”Yandex公司在2016年开源的，一款针对大数据实时分析的高性能分布式数据库，与之对应的有hadoop生态hive，Vertica和百度出品的palo。这是战斗民族继nginx后，又开源的一款“核武器”。Hadoop 生态体系解决了大数据界的大部分问题，当然其也存在缺点。Hadoop 体系的最大短板在于数据处理时效性。基于 Hadoop 生态的数据处理场景大部分对时效要求不高，按照传统的做法一般是 T + 1 的数据时效。即 Trade + 1，数据产出在交易日 + 1 天。ClickHouse 的产生就是为了解决大数据量处理的时效性。独立于Hadoop生态圈。3、Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI（商业智能） Web 应用程序”，其通过创建和分享 dashboard，为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。 Superset 的前端主要用到了 React 和 NVD3/D3，而后端则基于 Python 的 Flask 框架和 Pandas、SQLAlchemy 等依赖库，主要提供了这几方面的功能：01、集成数据查询功能，支持多种数据库，包括 MySQL、PostgresSQL、Oracle、SQL Server、SQLite、SparkSQL 等，并深度支持 Druid。02、通过 NVD3/D3 预定义了多种可视化图表，满足大部分的数据展示功能。如果还有其他需求，也可以自开发更多的图表类型，或者嵌入其他的 JavaScript 图表库（如 HighCharts、ECharts）。03、提供细粒度安全模型，可以在功能层面和数据层面进行访问控制。支持多种鉴权方式（如数据库、OpenID、LDAP、OAuth、REMOTE_USER 等）。基于Kettle+Clickhouse+Superset构建亿级大数据实时分析平台课程将联合这三大开源工具，实现一个强大的实时分析平台。该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据的常见实战指标处理使用kettle等工具进行了详尽讲解，具体指标包括：流量分析、新增用户分析、活跃用户分析订单分析、团购分析。能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。项目代码也是具有很高的商业价值的，大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。本课程包含的技术：开发工具为：IDEAKettleClickhouseSupersetBinlogCanalKafkaHbaseHadoopZookeeperFlinkSpringBootSpringCouldPythonAnconaMySQL等课程亮点：1.与企业对接、真实工业界产品2.强大的ETL工具Kettle全流程讲解实现3.ClickHouse高性能列式存储数据库4.Superset现代化的企业级BI可视化5.数据库实时同步解决方案6.集成Flink实时数据转换解决方案7.主流微服务SpringBoot后端系统8.互联网大数据企业热门技术栈9.支持海量数据的实时分析10.支持全端实时数据分析11.全程代码实操，提供全部代码和资料12.提供答疑和提供企业技术方案咨询

oracle数据库同步、备份产品： ABOUT GOLDENGATE – COMPANY AND SOLUTIONS———— 5 TECHNOLOGY OVERVIEW————18 ARCHITECTURE ———— 22 CONFIGURING ORACLE GOLDENGATE ———— 28 STEP 1 PREPARE THE ENVIRONMENT————— 29 GOLDENGATE COMMAND INTERFACE————— 46 STEP 2 CHANGE CAPTURE 51 STEP 3 INITIAL LOAD———— 64 STEP 4 CHANGE DELIVERY 71 EXTRACT TRAILS AND FILES 76 GOLDENGATE DATA FORMAT 79 ALTERNATIVE FORMATS ———— 85 VIEWING IN LOGDUMP ———— 92 REVERSING THE TRAIL SEQUENCE ————— 104 PARAMETERS ———— 107 GLOBALS PARAMETERS 109 MANAGER PARAMETERS ———— 110 EXTRACT PARAMETERS———— 113 REPLICAT PARAMETERS ———— 122 DATA MAPPING AND TRANSFORMATION ———— 131 DATA SELECTION AND FILTERING————— 131 COLUMN MAPPING———— 138 FUNCTIONS———— 141 SQLEXEC ———— 149 MACROS———— 158 USER TOKENS———— 163 USER EXITS ———— 170 ORACLE SEQUENCES ———— 177 CONFIGURATION OPTIONS 178 BATCHSQL———— 179 COMPRESSION ———— 182 ENCRYPTION ———— 183 EVENT ACTIONS ———— 187 BIDIRECTIONAL CONSIDERATIONS ————— 192 ORACLE DDL REPLICATION 202 MANAGING ORACLE GOLDENGATE ———— 211 COMMAND LEVEL SECURITY 211 TRAIL MANAGEMENT———— 214 PROCESS STARTUP AND TCP/IP ERRORS ———— 219 REPORTING AND STATISTICS 221 MONITIORING ORACLE GOLDENGATE ———— 229 TROUBLESHOOTING———— 235 TECHNICAL SUPPORT ———— 244

Extending SSIS with .NET Scripting is a timeless and comprehensive scripting toolkit for SQL Server Integration Services to solve a wide array of everyday problems that SSIS developers encounter. The detailed explanation of the Script Task and Script Component foundations helps you develop your own scripting solutions, but this book also shows a broad arsenal of readymade and well-documented scripting solutions for common problems. All examples are in both C# and VB.NET, and work for all current versions of SSIS. SSIS is one of the leading ETL, Data Consolidation, and Data Transformation tools in today's market. SSIS is used by ETL Developers, DBAs and Data Analysts to transform data as required for different ETL processes. There are many built-in components and tasks to help developers to perform actions. For example, there are tasks for sending and receiving files through FTP, sending an email, and for accessing a wide range of database management systems. Yet there are times when developers require a task or component that does not exist and it would make their life much easier if they could create that task or component, and that is what this book it is about. It shows how to write .NET scripts and use the powerful Microsoft .NET library to implement new functionality as needed.

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